“AI时代，‘超级能干’的应用比只看DAU（日活跃用户）的‘超级应用’更重要。”7月4日，2024世界 人工智能 大会暨 人工智能 全球治理顶级别会议产业发展主论坛上，AI行业各大“掌门人”对AI产业的商业化路径达成了一致的共识：找准应用场景，避免流量思维。

　　“应用其实离我们其实不遥远。”百度老总兼总裁李彦宏说，基于基础模型的应用在各行各业和各个领域已经开始逐步渗透。近两个月，文心大模型日调用量从2亿暴涨至5亿。“仅仅两个月，调用量发生这么大的变化，足见它背后代表了真实的切实需求，是有人在用、有人真的从大模型中获益了，得到了价值。”

　　他以快递行业举例，利用大模型能力处理订单，快递公司做到了“一张图、一句话寄快递”，不再需要其它繁琐流程，时间从3分多钟缩短到19秒。“而且，90%以上的售后问题，也都由大模型来处理，效率提升非常明显。”

　　在AI应用的发展方向上，李彦宏最看好智能体。他认为，随着基础模型的日益强大，开发应用也越来越简单，其中，最容易的就是智能体，只要用“人话”把工作流说明白，再配以专有知识库，即可做出一个很有价值的智能体，“比互联网时代制作一个网页还简单”。

　　蚂蚁集团老总兼总裁井贤栋也认为，专业智能体能够破解通用大模型在严谨产业应用的关键难题。业界普遍认为，通用大模型落地严谨产业，面临着三个“能力短板”：领域知识相对缺乏、复杂决策难以胜任，和对话交互不等于有效协同。井贤栋介绍，未来智能化的用户体验，一定不是只靠一个大模型，而是需要全行业深度协作，需要很多的专业智能体共同参与、各司其职。

　　然而，大模型的商业化之路，其实不是坦途一片。“流量陷阱”便是很多国产大模型走过的弯路。

　　李彦宏表示，过去这一年多来，行业处在非常热闹的“卷模型”之中，一度出现了百模大战的盛况，造成了极大的算力浪费。“我们要避免掉入‘超级应用陷阱’，觉得务必要出现一个10亿DAU的APP才叫成功，这是移动时代的思维逻辑。”

　　同时，大模型在企业端的商业化，还面临着很多门槛。好比猎豹移动老总兼总裁傅盛说，大企业用 人工智能 时发现了很多问题，像内部数据‘喂料’难、接口调试难、内部流程难等。

　　中国工程院院士、阿里云开创人王坚对此也有同感，“ 人工智能 容易被忽略的因素，是人”。他认为，由于体制等诸多问题，大公司很难做到每个人拥抱AI，大公司觉得AI是工具的革命，小公司觉得AI是革命的工具，大公司如果也有“革命的工具”的意识，那么AI就会发生划时代的影响。

　　“甭管是ChatGPT造成的聊天应用，还来的Sora造成的文生视频，虽然足够震撼，但还没有到超级时刻，因为没有真正地走进到一个行业的垂直应用当中引起广泛的变化。”商汤科技老总兼总裁徐立认为， 人工智能 迎来“iPhone时刻”务必突破智慧、体验和可控三个核心点。

　　他解释说，大模型要想发生深度思考的智慧能力，离不开顶级思维的数据，而越是有应用的场景，越能形成高质量的数据。其次实时的交互性能造成流畅的体验，用好端和云两部分的计算机资源，才能够成为一种全自然的交互模式。“最后很关键的一点是可控性，甭管是文本、图像、视频，如果大模型不内容不设置界限，就无法做到AI可控且可持续地发展。”